Laboratorio 004: Manipulacion de Imágenes

Ingeniería Biomédica

PSIM
Autor/a

Ph.D. Pablo Eduardo Caicedo Rodríguez

Fecha de publicación

14 de enero de 2026

🧪 Laboratorio: Codificación de Información en Imágenes Digitales

🎯 Objetivos del laboratorio

  • Comprender la estructura digital de una imagen como matriz de píxeles.
  • Aplicar técnicas básicas de manipulación de imágenes usando Python.
  • Desarrollar funciones para codificar y decodificar información textual en imágenes.
  • Reflexionar sobre la importancia del procesamiento de imágenes en aplicaciones biomédicas.

🛠️ Herramientas

  • Lenguaje: Python 3
  • Librerías: opencv-python (cv2), numpy, matplotlib, pydicom.

🔬 Actividades comunes a todos los grupos

  1. Carga y visualización de imágenes dicom
  2. Conversión de texto a binario
  3. Codificación de bits en el canal de color
  4. Recuperación del mensaje codificado
  5. Generación de la imagen dicom

🔀 Variantes del laboratorio por grupo

Cada grupo trabajará una variante distinta del laboratorio base. Esto garantiza diversidad de enfoques y evita el plagio entre equipos.

Grupo Variante asignada Descripción
A Canal rojo Solo puede usar el canal rojo para codificar.
B Orden inverso El mensaje se codifica recorriendo los píxeles en orden inverso.
C Dos mensajes Codifica dos mensajes distintos: uno en azul y otro en verde.
D Compresión básica Comprime el mensaje antes de insertarlo.
E Escala de grises Utiliza imágenes en escala de grises para codificación.
F Alto contraste Solo se permite codificar en píxeles con alto contraste respecto a sus vecinos.
G Patrón de ajedrez El mensaje se codifica en píxeles alternos como patrón de ajedrez.
H Tres bits Se usan los tres bits menos significativos para codificar cada carácter.
I Baja variabilidad local El mensaje solo se codifica en zonas donde los valores de píxel son muy similares entre vecinos.

🧠 Ejercicio integrador

Codifica el siguiente mensaje dentro de una imagen asignada por el docente:
"Paciente Juan Pérez, ID: 203911, ECG normal, sin antecedentes"

Cada grupo deberá:

  • Entregar el código Python funcional.
  • Comparar la imagen original y la modificada.
  • Recuperar correctamente el mensaje.
  • Entregar un informe breve explicando el proceso y los retos del grupo.

📌 Evaluación

Criterio Puntaje
Manipulación básica de imágenes 20 pts
Codificación y recuperación funcional 40 pts
Adaptación a la variante del grupo 30 pts
Informe técnico claro y bien escrito 10 pt
Total 100 pts

💬 Pregunta de reflexión

¿Qué aplicaciones biomédicas podrían beneficiarse del ocultamiento de datos en imágenes? Explica una situación clínica concreta donde esta técnica sería útil.